Specification tests of parametric dynamic conditional quantiles
参数动态条件分位数模型的设定检验AI 解读 ↓
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参数动态条件分位数模型的设定检验
- 研究问题
- 如何同时检验多个乃至连续范围的动态条件分位数设定，并在数据存在序列依赖时，为市场风险模型提供有效评估？
- 方法与思路
- 作者提出综合设定检验，允许同时指定连续范围的分位数；由于原假设极限分布非枢轴，采用子抽样近似渐近临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法支持灵活分位数设定和较弱序列依赖条件，模拟显示小样本近似较好，应用提示其可作为市场风险回测的替代。
- 阅读关注点
- 应核对被同时检验的分位数范围、序列依赖条件及检验统计量，并关注子抽样块长选择和风险回测比较的评价标准。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，无法判断具体风险模型中的功效和尺寸；所谓较弱条件、子抽样实施细节及模拟数值均未说明。
原文摘要
This article proposes omnibus specification tests of parametric dynamic quantile models. In contrast to the existing procedures, we allow for a flexible specification, where a possible continuum of quantiles is simultaneously specified under fairly weak conditions on the serial dependence in the underlying data-generating process. Since the null limit distribution of tests is not pivotal, we propose a subsampling approximation of the asymptotic critical values. A Monte Carlo study shows that the asymptotic results provide good approximations for small sample sizes. Finally, an application suggests that our methodology is a powerful alternative to standard backtesting procedures in evaluating market risk.